1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là lĩnh vực của khoa học máy tính nghiên cứu cách thiết kế và xây dựng các hệ thống máy tính, chương trình hoặc robot có khả năng thực hiện những tác vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. Các tác vụ đó gồm: học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề, nhận thức môi trường, hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng hình ảnh, giọng nói.
- Khả năng học: tự cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm.
- Khả năng giải quyết vấn đề: tìm ra cách giải quyết các bài toán, tình huống cụ thể.
- Khả năng suy luận: rút ra kết luận hợp lí từ các thông tin đã có.
- Khả năng nhận thức: thu nhận và diễn giải dữ liệu từ môi trường (hình ảnh, âm thanh…).
- Khả năng hiểu ngôn ngữ: hiểu và xử lí ngôn ngữ tự nhiên của con người.
2. Các công nghệ nền tảng
Học máy (Machine Learning - ML) là phương pháp cho phép máy tính tự động rút ra quy luật từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình tường minh từng bước.
Học sâu (Deep Learning - DL) là nhánh của học máy, dùng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều tầng để xử lý các kiểu dữ liệu phức tạp như hình ảnh, âm thanh, văn bản.
Phân biệt: AI là lĩnh vực tổng quát; ML là một phương pháp chính để hiện thực hóa AI; DL là kỹ thuật nâng cao trong ML. Một hệ thống AI có thể dùng ML hoặc DL, nhưng không phải lúc nào cũng cần DL.
3. Các mức độ và dạng thức
3.1 Phân loại theo năng lực
- AI hẹp hay AI yếu (Narrow AI, Weak AI): chỉ làm tốt một nhiệm vụ chuyên biệt như trợ lý ảo, nhận diện khuôn mặt, gợi ý sản phẩm. Đây là dạng AI phổ biến hiện nay.
- AI tổng quát hay AI mạnh (General AI, Strong AI): có năng lực suy luận, học hỏi và giải quyết vấn đề ở nhiều lĩnh vực tương tự con người. Hiện vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu.
3.2 AI tạo sinh
AI tạo sinh (Generative AI) là dạng thức của AI có khả năng sinh ra nội dung mới - văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã nguồn - dựa trên dữ liệu đã học. Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) là ví dụ điển hình.
4. Ứng dụng và ví dụ
- 1.Xác định bài toán: ví dụ gợi ý phim cho người dùng.
- 2.Thu thập dữ liệu: ghi nhận thể loại, lịch sử xem, đánh giá.
- 3.Tiền xử lý: làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu.
- 4.Huấn luyện mô hình: cho thuật toán học máy phân tích đặc điểm tương đồng.
- 5.Dự đoán và đề xuất: hiển thị kết quả phù hợp cho người dùng.
Một nền tảng xem phim trực tuyến ghi nhận người dùng thường xem phim hành động và đánh giá cao diễn viên X. Hệ thống dùng học máy để phân tích: người dùng này thích thể loại hành động và diễn viên X. Từ đó, hệ thống gợi ý các bộ phim khác cùng thể loại hoặc có sự tham gia của diễn viên X.
Lời giải
Quy trình gồm: thu thập dữ liệu tiền xử lý huấn luyện sinh gợi ý. Kết quả giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và giữ chân khách hàng.
4.1 Một số lĩnh vực ứng dụng
- Y tế: hỗ trợ chẩn đoán qua hình ảnh, dự đoán bệnh, phẫu thuật bằng robot.
- Giao thông: xe tự lái, tối ưu đèn tín hiệu, dự báo ùn tắc.
- Giáo dục: cá nhân hóa lộ trình học tập, trợ lý học tập ảo.
- Sản xuất: kiểm tra chất lượng tự động, robot công nghiệp, tối ưu chuỗi cung ứng.
- Tài chính: phát hiện giao dịch gian lận, đánh giá tín dụng.
- Nông nghiệp: phát hiện sâu bệnh, tưới tiêu thông minh, dự báo thời tiết.
5. Xã hội tri thức và trí tuệ nhân tạo
Xã hội tri thức là xã hội trong đó tri thức, công nghệ và đổi mới sáng tạo đóng vai trò then chốt cho sự phát triển. Trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ của xã hội tri thức, góp phần tự động hóa khối lượng lớn công việc, phân tích dữ liệu quy mô lớn và đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Tuy nhiên, khi dùng AI cần chú ý các vấn đề đạo đức, bảo vệ dữ liệu cá nhân, hạn chế thiên kiến thuật toán và tránh phụ thuộc quá mức vào công nghệ.
- Nhầm lẫn khái niệm AI với học máy: AI là tên lĩnh vực tổng quát, còn học máy chỉ là một phương pháp bên trong AI.
- Nghĩ AI luôn giỏi hơn con người: AI chỉ giỏi trong phạm vi được huấn luyện; AI hẹp không tự suy luận rộng như con người.
- Tin rằng xe tự hành đã hoàn toàn thay thế tài xế: thực tế vẫn còn hạn chế về thời tiết, pháp lý và an toàn.
- Bỏ qua rủi ro: kết quả do AI tạo ra có thể sai lệch nếu dữ liệu đầu vào có vấn đề.
6. Câu hỏi ôn tập có gợi ý
Trí tuệ nhân tạo là gì? Nêu hai đặc trưng cơ bản của AI.
Gợi ý trả lời
AI là lĩnh vực khoa học máy tính nghiên cứu hệ thống có khả năng thực hiện tác vụ đòi hỏi trí thông minh; hai đặc trưng: khả năng học và khả năng suy luận.
Phân biệt AI, học máy và học sâu.
Gợi ý trả lời
AI là khái niệm tổng quát; ML là phương pháp cho máy tự học từ dữ liệu; DL là nhánh của ML, dùng mạng nơ-ron nhiều tầng.
Theo năng lực, AI được chia thành mấy loại? Loại nào phổ biến nhất hiện nay?
Gợi ý trả lời
Hai loại: AI hẹp (AI yếu) và AI tổng quát (AI mạnh). Hiện nay phổ biến nhất là AI hẹp.
Nêu hai ứng dụng của AI trong đời sống và một rủi ro cần lưu ý khi sử dụng AI.
Gợi ý trả lời
Ứng dụng: trợ lý ảo, nhận diện khuôn mặt, xe tự lái; rủi ro: thiên kiến dữ liệu, lộ thông tin cá nhân, quyết định sai do dữ liệu kém.